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龍圖騰網獲悉湖南師范大學申請的專利一種基于Transformer網絡的行人重識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115909408B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211535684.6，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于Transformer網絡的行人重識別方法及裝置是由王潤民;朱禎琳;朱彥斌;陳華;朱桂林;黑潔蕾;羅雨薇;丁亞軍;錢盛友;代建華設計研發完成，并于2022-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer網絡的行人重識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于Transformer網絡的行人重識別方法及裝置，是通過將原始圖像劃分為兩個分支；將兩個分支分別進行線性映射，得到第一序列和第二序列；在第一序列和第二序列中加入新的參數，生成第三序列和第四序列；將第三序列和第四序列放入Transformer網絡中對應的不同層級進行特征提取，從而獲得第一全局特征和第一局部特征；將第一全局特征和第一局部特征進行特征融合，獲得第二全局特征和第二局部特征；對第二局部特征處理，將處理后的第二局部特征和第二全局特征分別放入Transformer網絡特定的層級進行特征提取，將提取后的特征分別根據對應的損失函數計算整體損失。該方法可以有效的提高行人重識別任務精確度和魯棒性。該裝置同樣具有上述有益效果。

本發明授權一種基于Transformer網絡的行人重識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer網絡的行人重識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 劃分原始圖像以獲取第一分支和第二分支； 線性映射所述第一分支和所述第二分支以獲取第一序列和第二序列； 分別為所述第一序列和所述第二序列添加參數以獲取第三序列和第四序列； 將第三序列與第四序列放入Transformer網絡對應層數進行特征提取以獲取第一全局特征和第一局部特征； 特征融合所述第一全局特征和所述第一局部特征以獲取第二全局特征和第二局部特征； 將處理后的所述第二局部特征與所述第二全局特征分別放入Transformer網絡特定層級進行特征提取，并分別根據對應的損失函數計算獲取整體損失； 其中，所述第三序列為添加參數后的所述第一序列，所述第四序列為添加參數后的所述第二序列； 在所述劃分原始圖像以獲取第一分支和第二分支之前，還包括如下步驟： 預設第一斑塊和預設第二斑塊； 輸入所述原始圖像； 其中，所述第一斑塊大小大于所述第二斑塊大小； 所述參數具體為：輔助信息和位置編碼信息； 所述將第三序列與第四序列放入Transformer網絡對應層數進行特征提取以獲取第一全局特征和第一局部特征，具體包括如下步驟： 根據消融實驗獲取第三序列所對應的第一層數； 根據消融實驗獲取第四序列所對應的第二層數； 將第三序列放入所述第一層數的Transformer網絡中，將第四序列放入所述第二層數的Transformer網絡中后，分別進行特征提取以獲取第三序列的第一全局特征和第一局部特征與第四序列的第一全局特征和第一局部特征； 其中，特征提取是基于Transformer網絡中的encoder和decoder進行特征交互； 所述特征融合所述第一全局特征和所述第一局部特征以獲取第二全局特征和第二局部特征，具體包括如下步驟： 將第三序列的第一全局特征與第四序列的第一局部特征，將第三序列的第一局部特征與第四序列的第一全局特征分別放入交叉注意力網絡進行特征融合以獲取第二全局特征和第二局部特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南師范大學，其通訊地址為：410006 湖南省長沙市岳麓區麓山路36號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。